Advertisement

C++实现了一个快速的多生产者多消费者C11无锁并发队列。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
一个采用快速机制,同时具备多生产者和多消费者特性的C11无锁并发队列。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • C11:高效支持模式(CPP)
    优质
    本文介绍了一种高效的C11无锁并发队列实现方法,特别适用于需要处理高并发场景下的多生产者-多消费者问题。该设计充分利用了C++11的原子操作和内存模型特性,在保证数据安全性的前提下实现了极高的吞吐量和低延迟。 一个快速的多生产者多消费者的C11无锁并发队列。
  • ConcurrentQueue:基于C++11高效
    优质
    本项目实现了一个高效的无锁并发队列,支持多生产者和多消费者的场景。采用C++11标准编写,提供了线程安全的数据结构,适用于高性能并发应用开发。 moodycamel的ConcurrentQueue是一个工业级无锁队列实现,特别适合C++编程语言使用。如果你只需要一个单一生产者与单一消费者队列的话,它同样适用。 该库具有以下特点: - 采用单头设计。 - 只需将其整合进你的项目中即可开始使用。 - 提供完全线程安全的无锁特性,支持从任意数量的线程同时访问。 - 基于C++11实现,并且尽可能地移动(而不是复制)元素以提高效率。 - 通过模板化设计无需专门处理指针;库可以自动管理内存分配与释放操作。 - 对队列中存储的数据类型或最大容量没有人为限制,灵活性高。 - 内存可以根据需要预先一次性分配或者动态增长调整大小。 - 完全可移植性(不需要汇编代码支持),所有核心功能都通过标准C++11原语实现。 - 支持快速的批量操作以提高性能表现,并且包括了一个低开销版本的阻塞队列(BlockingConcurrentQueue)来满足不同场景需求。 - 异常安全设计,确保在异常抛出时不会损害数据结构的一致性。 使用理由:对于C++而言,成熟的无锁队列实现并不多见。尽管Boost库提供了一种解决方案,但它仅限于那些具有简单赋值运算符和析构函数的对象类型。相比之下,moodycamel的ConcurrentQueue提供了更广泛的应用场景支持以及更高的性能表现潜力。
  • 适合C++11高效-C/C++开
    优质
    这段简介可以描述为:适用于C++11的高效多生产者多消费者无锁并发队列实现方案,旨在提高程序性能并简化线程间通信。 这是一段简短精炼的文字,介绍了该主题的核心内容和目的。 moodycamel::ConcurrentQueue 是一个用于 C++ 的工业级无锁队列。如果您只需要单一生产者与单一消费者队列,则可以考虑其他选项。该库具有出色的性能,实现为单头版本,能够从任意数量的线程中并发使用,并且完全线程安全。 此外,它采用C++11标准编写,在处理元素时尽可能采取移动操作而非复制操作以提高效率和灵活性。此队列是模板化的,因此无需专门针对特定类型进行额外配置或调整即可直接在项目中使用。
  • Windows版 C++
    优质
    本项目为Windows平台下的C++实现的多生产者多消费者并发队列,支持高并发环境下的高效数据传输与处理。 在C++ Windows版的实现中,多生产者多消费者的队列可以通过使用互斥锁(mutex)和条件变量(condition variable)来确保线程安全,并且能够有效地管理多个生产和消费操作之间的同步问题。这种设计可以保证数据的一致性和完整性,在高并发环境下尤其重要。 具体来说,一个典型的解决方案是创建一个共享的队列类,该类包含用于插入元素的生产者方法和用于移除元素的消费者方法。每个方法都必须在执行任何操作之前获取互斥锁,并且只有当条件满足时(例如,队列不为空或有足够的空间)才会释放相应的资源。此外,在等待特定条件发生期间可以使用条件变量来避免忙等。 这种方式不仅简化了并发控制逻辑,还提高了程序的响应速度和吞吐量,使得多生产者多消费者模型在实际应用中更加高效和可靠。
  • Queue_Atomics: 使用 C++11 原子模板
    优质
    Queue_Atomics 是一个利用C++11原子操作实现的线程安全、高效率的多生产者多消费者队列模板类,适用于需要高效并发数据交换的应用场景。 queue_atomic 是一个使用 C++11 原子特性的多生产者多消费者队列模板。通过将单调递增的版本号打包到队列的前后偏移量中,它解决了 ABA 问题,并实现了两阶段有序更新机制。在检测有争议情况时,会检查预期版本计数器是否与打包进来的前、后偏移量中的版本匹配。 在执行更新操作期间,根据包含于偏移量内的版本号来验证当前的版本计数器状态;如果该偏移量是最新的,则相应的数据会被存储(push_back)或检索到(pop_front),并且最终阶段会使用新版本和最新的offset自动进行更新。只有当版本计数器与打包进来的偏移量中的版本匹配时,队列内的数据才会在另一个线程中可见。 通常情况下,前后偏移值总是递增的,并且缓冲区偏移是根据队列大小计算得出的模数值。对于单生产者和单消费者场景,queue_atomic 实现完全无锁操作;而它同样适用于多生产者与多消费者的模式下使用,在存在竞争时会通过调用自旋函数进行处理。
  • jchc.rar_tearshmj_-问题(C++)_
    优质
    本资源提供了使用C++语言解决经典的生产者-消费者问题的代码示例,通过文件jchc.rar中的内容帮助学习者理解线程同步和互斥锁的应用。适合对并发编程感兴趣的开发者研究参考。 基于生产者/消费者模型,在Windows 2000环境下创建一个控制台进程,并在该进程中生成n个线程以模拟生产和消费过程,实现进程(或线程)间的同步与互斥功能。
  • C#同步问题示例
    优质
    本示例展示了如何使用C#语言解决多生产者和多消费者的同步问题。通过线程安全的数据结构与互斥锁、信号量等机制,确保数据处理过程中的并发控制。 本段落主要介绍了如何使用C#解决多生产者多消费者同步问题,并详细讲解了加锁与释放锁以及访问临界资源的方法。这些技巧在实际应用中非常实用,有兴趣的朋友可以参考一下。
  • C#同步问题示例
    优质
    本示例展示了如何使用C#语言解决经典的多生产者多消费者同步问题。通过高效利用.NET并发库中的工具和机制,该程序能够确保线程安全,并优化资源访问效率。 本段落介绍了基于C#实现的多生产者多消费者同步问题,并提供了相关代码示例供参考。 以下是用于处理多个生产者和消费者的代码: ```csharp using System; using System.Threading; public class HoldIntegerSynchronized { private int[] buffer; // 缓冲区 private int occupiedBufferCount = 0; private int readPosition = 0, writePosition = 0; public HoldIntegerSynchronized(int bufferSize) { this.buffer = new int[bufferSize]; } // 生产者方法,用于向缓冲区写入数据。 public void Produce(int value) { while (occupiedBufferCount == buffer.Length) Monitor.Wait(this); // 等待直到有空位 lock (this) { buffer[writePosition] = value; writePosition++; if (++occupiedBufferCount > buffer.Length / 2) Monitor.PulseAll(this); } } // 消费者方法,从缓冲区读取数据。 public int Consume() { while (occupiedBufferCount == 0) Monitor.Wait(this); // 等待直到有可消费的数据 lock (this) { var value = buffer[readPosition]; readPosition++; if (--occupiedBufferCount < buffer.Length / 2) Monitor.PulseAll(this); return value; } } } ``` 这段代码的主要目的是在多线程环境中,通过同步机制确保多个生产者和消费者能够正确地使用共享缓冲区。
  • 解决方案
    优质
    本项目致力于研究和实现高效的多生产者多消费者并发处理方案,旨在提高系统资源利用率及响应速度,适用于高并发场景下的数据处理需求。 我们操作系统的小作业是一个消费者生产者问题在Linux下的实现。
  • Python中模型
    优质
    本文章介绍了如何使用Python语言来实现经典的生产者与消费者并发模型,包括相关概念讲解及代码示例。 在Windows环境下实现多线程生产者消费者模型可以使用锁(Lock)、信号量(Semaphore、BoundedSemaphore)、条件变量(Condition)、队列(Queue)以及事件(Event)。对于多进程的生产者消费者模型,同样可以用到信号量(Semaphore)、条件变量(Condition)、队列(Queue)和事件(Event),同时还可以利用管道(Pipe)。除此之外,在不同计算机之间实现该模型时可以使用socket或远程调用(RPC)技术。 无论是采用类还是函数的形式来定义进程或者线程都是可行的,具体取决于应用场景和个人偏好。